Segmentação fuzzy de objetos tridimensionais com propriedades texturais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva Neto, José Francisco da
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/19668
Resumo: Segmentação digital de imagens é o processo de atribuir rótulos distintos a diferentes objetos em uma imagem digital, e o algoritmo de segmentação fuzzy tem sido utilizado com sucesso na segmentação de imagens de diversas modalidades. Contudo, o algoritmo tradicional de segmentação fuzzy falha ao segmentar objetos que são caracterizados por texturas cujos padrões não podem ser descritos adequadamente por simples estatísticas computadas sobre uma área restrita. Neste trabalho apresentamos uma extensão do algoritmo de segmentação fuzzy que realiza segmentação de texturas empregando funções de afinidade adaptativas e o estendemos a imagens tridimensionais. Funções de afinidade adaptativas mudam o tamanho da área em que são calculados os descritores da textura de acordo com as características da textura processada, enquanto imagens tridimensionais podem ser descritas como um conjunto finito de imagens bidimensionais. O algoritmo então segmenta o volume com uma área apropriada calculada para cada textura, tornando possível obter boas estimativas dos volumes reais das estruturas alvo do processo de segmentação. Experimentos serão realizados com dados sintéticos e reais obtidos no estudo de segmentação de tumores cerebrais em imagens médicas adquiridas através de exames de Ressonância Magnética
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